需給予測システムで業務効率を改善しよう！メリットや注意点を紹介

需給予測システムとは、過去のデータにもとづいた販売経歴から市場のニーズを予測することで、過不足なく在庫を管理するシステムです。

従来は、在庫管理者の経験や感覚にもとづいて予測が行われてきました。しかし、市場のニーズが多様化した現代では、これまで以上に複雑で高度な予測が必要とされています。そのため、「予測通りの運用ができない」とお悩みの方もいるのではないでしょうか。

適切な需給予測を行うためには、需給予測システムを導入し、適切な在庫管理や供給を行うことが求められます。そこでこの記事では、需給予測システムの仕組みやメリットや注意点、成功させるポイントなどについて詳しく解説します。

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需給予測システムを導入する目的は？

需給予測の目的には、「少ないコストで最大限の利益率を算出すること」が挙げられます。正確に需給予測を行うことができれば、短期と長期で2つの効果が得られます。

短期的には、在庫不足による販売機会の損失を防いだり、在庫過多による管理コストの増大を防いだりすることが可能です。また、長期的な面では、企業そのものの経営戦略を見直し、より効率的な利益率を目指す方向へと導くことが期待できます。

需給予測をシステム化することで、近年のグローバル化やニーズの多様化といった側面に対応でき、柔軟でスピーディな対応が可能になるでしょう。

需給予測システムを活用した分析方法

需給予測を行うには、いくつかの分析方法があります。分析方法は、需給予測ができるツールを使えれば解決するものですが、 基礎知識としてあらかじめ学んでおくことをおすすめします。

ここからは、需給予測システムにおいて利用されている5つの分析方法を見ていきましょう。

時系列分析法

時系列分析法とは、時間の経過とともに移り変わる数値やデータを分析する方法です。温度変化や気象観測、交通状況など、ある一定の事象に限定された情報を持つデータのことを指し、これらの情報のことを「時系列データ」と呼びます。

時系列データは、トレンド、季節変動、循環変動、不規則変動から成り立っており、データの対象がこれらの法則性のうちどれに当てはまるのかを見つけることで、分析を行います。

移動平均法

移動平均法は、これまでの売上実績から算出される平均額をもとに、在庫の総数である棚卸資産を評価額として予測する方法です。棚卸資産は商品や原材料、部品などの在庫品などの総数を示す重要な数値であり、売上から評価額を引くことで利益額を求められます。

売上単価を確定させる際にも役立ち、仕入れの受け入れのたびに評価額を算出することで、より実証性の高い分析が可能となります。

指数平滑法

指数平滑法は予測において幅広く活用されている手法です。例えば、投資利益率や成長率のほか、原価や在庫案件、顧客満足度などが挙げられます。

前回の売上実績の値が予測からどれだけ外れたのかを算出するため、それに「平骨化係数」と呼ばれる一定の数値を当てはめて修正値を割り出し、予測値を導き出します。

なお、データを計算するにあたり、定常的な平均の付近で変動し、傾向や季節性のパターンがないことを前提としています。

回帰分析

回帰分析は、「目的変数」に対し「予測変数」がどれだけの影響を与えるのかを予測する分析方法です。目的変数とは求めたい売上などの結果のことで、予測変数は予測が行われるために利用される原因を表します。

目的変数の要素を説明する変数のことを「説明変数」と呼びますが、これが単一であれば「単回帰分析」と呼び、説明変数が複数に及ぶと「重回帰分析」と呼ぶようになります。

機械学習法

機械学習は、AIでユーザーの販売行動などのビッグデータを含めたあらゆるデータの中から関連性を見つけ出し、発見した予測モデルを利用しながら未知のデータから結果を予測するという方法です。

「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」と複数の学習方法があり、需給予測の分野においては教師あり学習が利用されています。

人の認知には量的および質的に限界があると言われています。しかし、機械学習法では情報の関係性を冷静に見極め、膨大な情報量から適切な関連性を発見できます。

需給予測システムを導入するメリット

人間の力で需給予測を行うには、近年の多品種少量生産の傾向がある状況では限界があります。企業の収益を最大化させるには、需給予測システムの導入が大切です。では、需給予測システムを導入することで、具体的にどのようなメリットが得られるのでしょうか。

在庫量・生産量を最適化できる

AIによる需給予測によるデータ分析を行うことで、過去の売上データや顧客の属性、ニーズ、生産サイクルなどを効率よく可視化できます。また、これらの情報を瞬く間に分析し、在庫量や生産量の適正を導き出すことが可能になるのです。

生産する商品数が多くなればなるほど、商品データを個別に収集する必要があります。しかし、AIによるデータ管理は、人的コストや時間を気にする必要がありません。様々な要素をふまえた予測によって、適正な在庫管理につながります。

業務を効率化できる

需給予測システムの導入によって、これまで人の手によって需給予測をしていた業務内容をAIに置き換えられます。これにより、従業員は他にある生産性の高い業務に集中することができ、結果的に業務内容の見直しと効率化を図ることが可能になります。

また、AIシステムによる需給予測は、勘や経験という要素ではなく、ビッグデータに裏打ちされた信憑性の高い情報をもとにしています。この情報により、担当者の配置などを的確に行うことができます。

属人化を防ぐ

先ほども触れたように、ヒューマンリソースを割いて需給予測を行う際、担当者の経験を頼りにするケースもありました。この場合、需給予測の業務自体を特定の担当者が担うこととなり、属人化が発生する恐れがあります。

このような作業をAIによるシステム化に置き換えることで、属人化に対するリスクヘッジとすることができます。システム化を行えば、システムの仕組みや傾向を覚えるだけで、簡単に需給予測が可能です。

需給予測システムを導入するときの注意点

ここまで、需給予測によるメリットをお伝えしました。しかし、ただ業務内容をシステム化するだけでは、需給予測システムの利点を最大限に生かすことは難しいでしょう。

需給予測システムを活用するためには、以下の注意点を把握したうえで導入を検討しましょう。

需給予測システムが向いている商品と向いていない商品がある

「せっかく需給予測システムを導入するから」と、なるべく多くの商品に対応させようと考える方もいるかもしれません。しかし、商品のなかにはそもそも需給予測システムを活用する必要がないものや、一定の成果を得られないものもあります。

例えば、商品単価が低く多少在庫を抱えてもコストが多くかからないような商品は、精度の高い需給予測をその都度行う必要はありません。また、受注生産などあらかじめ生産数が把握できる商品に対しても、需給予測システムを活用する効果は薄いでしょう。

一方で、生産から販売までのリードタイムが短く、一定の速さで行う必要のある生鮮品などの商品は、リアルタイムで需給予測をはじき出す需給予測システムとの相性は非常に良いものと言えます。

このように、需給予測システムを利用する商品を選ぶことは、とても重要なポイントです。

需給予測の精度が100%にはならない

システム導入によって、必ず需給予測が100%当たるようになるというわけではありません。システム導入直後は予測に活用できるデータも少ないため、高い精度での需給予測を目指すには分析対象となるデータを蓄積させる必要があります。

そのため、「需給予測システムを導入したら精度が上がる」と考えるのではなく、「当たらないこともある」ことを念頭に置きましょう。当たらなかった場合は、「次回どのように工夫するか」と考えることも大切です。

データ量が多いほど精度が上がる

前述したように、需給予測システムは機械学習の機能が備わっており、分析対象となるデータが膨大になればなるほど精度が増します。そのため、ある程度は年月をかけて運用するものと考えましょう。

また、使用するデータは、正確かつ最新のものにすることも重要です。例えば、一週間後など直近の予測を行う場合、データは1ヶ月前のものよりも1日前のものを使用した方が高い精度になると考えられるでしょう。

需給予測システムを成功させるポイント

予測精度を100%にすることは、現代のAIシステムにおいても不可能と言えるでしょう。しかし、需給予測システムの運用では、0.1%でも予測精度を上げる工夫を行うことが重要です。

では、需給予測システムをより効率的に運用させるためには、どのようなポイントを注視すれば良いのでしょうか。

目的を明確に

需給予測をどのような目的で運用したいのかによって、適切な予測機関が決まります。例えば、日常業務に利用するのか、経営戦略として活用したいのか、などです。

数週間後など比較的短期間の受注を予測するために、1日ごとの生産量を意思決定させたいと考えている場合は、近い将来のデータを高い精度で予測することが求められます。

一方で、新たな商品販売や設備導入を控えており、企業の経営戦略として利用する場合は長期間のスパンで動向を予測することが必要です。

このように、求められる要素がそれぞれで大きく異なるため、目的を正確にしておきましょう。

予測精度の改善

予測精度を改善させるためにも、最新のデータを更新し続けることは重要です。例えば、特定のクライアントからの依存度が高い商品では、社会情勢や競合の存在などによって大きく数値が変動することが考えられます。このような点は、営業部門などと連携をとり、より素早くデータの共有を行う環境構築が必要です。

また、分析に活用するデータの品質を上げる工夫も重要になります。常に最新のデータに更新し、信憑性の低いデータを取り除きましょう。また、セールなどで一次的に売上が急増した際などイレギュラーに売上が増大した際は、補正値を定めて運用することで、予測精度を高められます。

予測が外れたときの対策

予測精度の改善を行ったとしても、やはり予測が外れることを回避することは簡単なことではありません。予測が外れれば、緊急対応が必要となり、コストの増加や品質の低下、顧客満足度の低下を招く恐れがあります。

そのため、予測が外れてしまった際の対策を練ることが必要です。

緊急時の対応として、納期調整や緊急発注、緊急生産などの業務をスムーズに行えるように、あらかじめ予測が外れた際のアクションをルール化しておきましょう。

需給予測システムを導入するならAIを活用するのがおすすめ

AIによる需給予測は、過去の実績データや最新の市場動向、気象情報など、条件によって変動が発生する要素を学習し、リアルタイムで変化するトレンドを瞬時に見極めることができます。

人の手によって行われた需給予測も、これらの要素をもとに数値をはじき出していました。しかし、実際のところはどの情報によって結論付けられていたのか明確にならない部分も多く、担当者以外の人材が高い精度で需給予測を引き継ぐことは困難でした。

そこで、おすすめなのが、AIを活用した需給予測システムです。関連する情報やより影響力の大きいデータの取捨選択が可視化され、誰の目にも明らかな需給予測を運用可能になります。

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まとめ

適切な需給予測は、在庫管理の安定性を図るだけでなく、収益の最大化や業務の効率化を目指すにあたって非常に重要な要素となります。その一方で、市場ニーズの多様化や景気動向の変動が激しい現代社会においては、様々な要因を照らし合わせて高い精度を持った数値を導き出さなくてはいけません。

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